機器學習是人工智慧的一個子集，其中機器從資料中學習，並在無需明確程式設計的情況下對新資料做出預測或決策。機器學習是一個不斷發展的行業，每年都會出現許多新的創新。人工智慧市場預計在 2023 年將達到 5000 億美元，在 2030 年將達到 15971 億美元。這表明未來對機器學習技術的 demand 將持續高漲。在本文中，我們將瞭解 2023 年五大機器學習趨勢。1. 基礎模型 基礎模型是大型……閱讀更多

隨著機器學習在企業辦公室、醫院、伺服器端服務、交通、製造業等各個領域的需求不斷增長，為任何與機器學習相關的難題提供最佳解決方案至關重要。這將反過來提高機器學習模型的效率。設計模式是一種記錄訓練機器學習模型的各個階段和步驟的方法，以便能夠高效且低誤差地解決問題。在本文中，我們將瞭解各種機器學習設計模式。但在那之前，讓我們……閱讀更多

為了改進機器學習的學習模型，機器學習中提供了各種概念。超引數就是這樣一種重要的概念，用於改進學習模型。它們通常被分類為模型超引數，在將機器擬合到訓練集時不包含在內，因為它們指的是模型選擇任務。在深度學習和機器學習中，超引數是在將學習演算法應用於資料集之前需要應用或設定的變數。什麼是超引數？超引數是那些由……閱讀更多

在過去的五年裡，資料科學家們利用尖端方法創造了資料處理機器。開發了各種機器學習模型，有助於解決現實世界中的挑戰性問題。隨著技術的進步，各種與公共和政府部門相關的服務都透過網際網路提供。它使流程加快，服務的覆蓋範圍在公民中迅速擴大。谷歌確實在方方面面讓我們的生活更輕鬆。無論是預訂出租車還是尋找附近的牙醫，所有這些任務都可以使用谷歌的各種服務來完成……閱讀更多

機器學習是一個令人興奮的領域，它正在快速發展，並提供了有前景的職業機會。在機器學習領域獲得實習機會是獲得實踐經驗和提升技能的好方法。但是，對於本科生來說，獲得機器學習實習機會很困難，因為像谷歌、微軟、臉書和奈飛這樣的知名公司都在尋找在著名期刊上有發表論文的博士生。然而，機器學習解決方案在不同行業中越來越受歡迎。大多數現代技術，如自動駕駛汽車、語音助手、人工智慧聊天機器人和推薦系統，都由……閱讀更多

引言 用於訓練和測試機器學習模型的資料的質量和代表性會顯著影響其成功。訓練和測試資料的分佈是決定資料質量的關鍵因素。訓練資料分佈是用於訓練機器學習模型的輸入資料的機率分佈。相反，用於評估模型有效性的輸入資料的機率分佈被稱為測試資料分佈。本文將探討訓練和測試資料分佈的差異以及它們如何影響……閱讀更多

引言 邏輯迴歸是一種廣泛使用的統計技術，應用於各個領域，用於模擬二元響應變數和一組預測變數之間的關係。此技術是線性迴歸的擴充套件，其中因變數被轉換為 logit 函式以確保預測值在 0 和 1 的範圍內。在本文中，我們將討論在邏輯迴歸模型中具有兩個高度相關的預測變數的影響以及可以採取的解決此問題的步驟。邏輯迴歸：處理高度相關的預測變數 預測變數之間的相關性……閱讀更多

引言 線性迴歸是一種廣泛使用的統計方法，用於模擬因變數和一個或多個自變數之間的關係。它基於變數之間的線性關係，廣泛應用於各個領域，包括經濟學、心理學和工程學。但是，必須滿足某些假設，線性迴歸分析的結果才有意義和準確。這些假設之一是多元正態性假設。多元正態性假設殘差（即觀察值和預測值之間的差異）呈正態分佈。這個假設很重要，因為它允許……閱讀更多

引言 人工智慧 (AI) 在科技行業中越來越受歡迎，越來越多的行業（包括藝術和創意行業）都在採用其應用。消費者、企業和許多工業部門對生成式 AI 創造的想法和作品越來越感興趣。這些發明是強大的演算法和機器學習模型的產物，這些模型能夠生成和產生新穎的想法、藝術傑作，甚至有用的物品。本文將探討人工智慧 (AI) 創造的一些最令人印象深刻和創新的藝術作品和商品，這些作品展示了這種……閱讀更多

時間序列分析是一種有效的方法，用於識別和預測隨時間收集的資料中的趨勢。時間序列中的每個資料點都代表一個特定的時間點，資料是隨著時間推移收集的。時間序列資料的例子包括股票價格資料、天氣資訊和網站流量。在許多學科中，包括經濟學、金融和天氣預報，經常使用時間序列資料。利用統計方法來理解隨時間推移的資料並對其進行預測的做法被稱為時間序列分析。它能夠識別模式、趨勢……閱讀更多